分享4个Python中高效省时的技巧
今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。
反转列表
Python 中通常有两种反转列表的方法：切片或 reverse() 函数调用。这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。
但是他们的表现呢？哪种方式更有效？让我们看一下下面的例子：
使用切片：
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist[::-1]' 1000000 loops, best of 5: 15.6 usec per loop
使用 reverse()：
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist.reverse()' 1000000 loops, best of 5: 10.7 usec per loop
这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。
显然，内置函数 reverse() 比列表切片方法更快！
交换两个值
用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。
与其他编程语言不同，Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。举个简单的例子：
variable_1 = 100 variable_2 = 500
要交换 variable_1 和 variable_2 的值，只需要一行代码。
variable_1, variable_2 = variable_2, variable_1
您也可以对字典使用相同的技巧：
md[key_2], md[key_1] = md[key_1], md[key_2]
该技巧可以避免多次迭代和复杂的数据转换，从而减少执行时间。
在函数内部循环
我们都喜欢创建自定义函数来执行我们自己的特定任务。然后使用 for 循环遍历这些函数，多次重复该任务。
但是，在 for 循环中使用函数需要更长的执行时间，因为每次迭代都会调用该函数。
相反，如果在函数内部实现了 for 循环，则该函数只会被调用一次。
为了更清楚地解释，让我们举个例子！
首先创建一个简单的字符串列表：
list_of_strings = ['apple','orange','banana','pineapple','grape']
创建两个函数，函数内部和外部都有 for 循环，从简单的开始。
def only_function(x):
new_string = x.capitalize()
out_putstring = x + " " + new_string
print(output_string)
和一个带有循环的 for 函数：
def for_in_function(listofstrings):
for x in list_of_strings:
new_string = x.capitalize()
output_string = x + " " + new_string
print(output_string)
显然，这两个函数的输出是一样的。
然后，让我们比较一下，哪个更快？
如您所见，在函数内使用 for 循环会稍微快一些。
减少函数调用次数
判断对象的类型时，使用 isinstance() 最好，其次是对象类型标识 id()，对象值 type() 最后。
# Check if num an int type type(num) == type(0) # Three function calls type(num) is type(0) # Two function calls isinstance(num,(int)) # One function call
不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中，避免重复操作。
# Each loop the len(a) will be called
while i < len(a):
statement
# Only execute len(a) once
m = len(a)
while i < m:
statement
要在模块 X 中使用函数或对象 Y，请直接使用 from X import Y 而不是 import X; then X.Y。这减少了使用 Y 时的一次查找（解释器不必先查找 X 模块，然后在 X 模块的字典中查找 Y）。
总而言之，你可以大量使用 Python 的内置函数。提高 Python 程序的速度，同时保持代码简洁易懂。
如果想进一步了解 Python 的内置函数，可以参考下表，或查看以下网站（https://docs.python.org/3/library/functions.html）：
总结
